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电站锅炉燃烧系统软测量及稳态优化研究

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电站锅炉燃烧系统软测量及稳态优化研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-10 页
第一章 绪论第10-16 页
  · 选题背景第10-11 页
  · 国内外研究现状第11-15 页
    · 燃烧优化产品第11-12 页
    · 课题组研究基础第12 页
    · 相关理论研究现状第12-15 页
  · 论文主要内容及结构安排第15-16 页
第二章 最小二乘支持向量机软测量及其局部学习第16-35 页
  · 引言第16-17 页
  · 基于最小二乘支持向量机的软测量第17-29 页
    · 软测量技术第17-18 页
    · 统计学习理论第18 页
    · 支持向量机回归第18-21 页
    · 最小二乘支持向量机回归第21-23 页
    · 最小二乘支持向量机软测量步骤第23-24 页
    · 飞灰含碳量软测量仿真实验第24-29 页
  · 基于局部学习的最小二乘支持向量机软测量第29-34 页
    · 局部学习思想第29-30 页
    · 局部LSSVM 模型参数自动优化第30 页
    · 基于局部LSSVM 的飞灰含碳量软测量第30-32 页
    · 预测性能对比实验第32-34 页
  · 本章小结第34-35 页
第三章 基于鲁棒化主元分析的加权最小二乘支持向量机软测量第35-56 页
  · 引言第35-36 页
  · 基于主元分析的最小二乘支持向量机软测量第36-41 页
    · 主元分析简介第36-37 页
    · 主元分析基本原理第37-38 页
    · 主元数的选择方法第38 页
    · 基于主元分析的最小二乘支持向量机软测量第38-39 页
    · PCA-LSSVM 软测量仿真实验第39-41 页
  · 鲁棒化 PCA-LSSVM 软测量方法研究第41-55 页
    · 鲁棒统计学第41-45 页
    · 基于马氏距离的异常点检测第45 页
    · 最小协方差行列式(MCD)第45-47 页
    · 加权最小二乘支持向量机回归第47-48 页
    · RPCA-WLSSVM 软测量方法第48-49 页
    · 预测精度对比实验第49-52 页
    · 鲁棒性对比实验第52-55 页
  · 本章小结第55-56 页
第四章 基于最小二乘支持向量机模型的稳态燃烧优化第56-68 页
  · 引言第56-57 页
  · 优化算法第57-61 页
    · 二次规划第57-58 页
    · 序贯二次规划第58-61 页
  · 飞灰含碳量稳态优化仿真实验第61-62 页
    · 实验过程第61-62 页
    · 结果讨论第62 页
  · 电站锅炉多目标稳态燃烧优化第62-66 页
    · 多目标优化命题建立第62-64 页
    · 仿真实验第64-66 页
  · 本章小结第66-68 页
第五章 结论与展望第68-70 页
  · 主要工作与创新点第68 页
  · 待改进之处与研究展望第68-70 页
参考文献第70-75 页
致谢第75-76 页
在读期间发表的学术论文与参加的课题第76页

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